論文の概要: Efficient Reinforcement Learning by Guiding Generalist World Models with Non-Curated Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19544v2
• Date: Sun, 18 May 2025 21:26:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 17:08:52.243698
• Title: Efficient Reinforcement Learning by Guiding Generalist World Models with Non-Curated Data
• Title（参考訳）: 非キュレートデータを用いたジェネリスト世界モデル誘導による効率的な強化学習
• Authors: Yi Zhao, Aidan Scannell, Wenshuai Zhao, Yuxin Hou, Tianyu Cui, Le Chen, Dieter Büchler, Arno Solin, Juho Kannala, Joni Pajarinen,
• Abstract要約: オフラインデータの活用は、オンライン強化学習(RL)のサンプル効率を向上させるための有望な方法である 本稿では、報酬のない、混合品質の豊富な非キュレートデータを利用して、オフラインからオフラインへのRLのための使用可能なデータのプールを拡張し、複数の実施形態にまたがって収集する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.7248232143849
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Leveraging offline data is a promising way to improve the sample efficiency of online reinforcement learning (RL). This paper expands the pool of usable data for offline-to-online RL by leveraging abundant non-curated data that is reward-free, of mixed quality, and collected across multiple embodiments. Although learning a world model appears promising for utilizing such data, we find that naive fine-tuning fails to accelerate RL training on many tasks. Through careful investigation, we attribute this failure to the distributional shift between offline and online data during fine-tuning. To address this issue and effectively use the offline data, we propose two essential techniques: \emph{i)} experience rehearsal and \emph{ii)} execution guidance. With these modifications, the non-curated offline data substantially improves RL's sample efficiency. Under limited sample budgets, our method achieves a 102.8\% relative improvement in aggregate score over learning-from-scratch baselines across 72 visuomotor tasks spanning 6 embodiments. On challenging tasks such as locomotion and robotic manipulation, it outperforms prior methods that utilize offline data by a decent margin.
• Abstract（参考訳）: オフラインデータを活用することは、オンライン強化学習(RL)のサンプル効率を改善するための有望な方法である。 本稿では、報酬のない、混合品質の豊富な非キュレートデータを利用して、オフラインからオフラインへのRLのための使用可能なデータのプールを拡張し、複数の実施形態にまたがって収集する。 このようなデータを活用するために世界モデルを学ぶことは有望であるように見えるが、素早い微調整では多くのタスクにおいてRLトレーニングを加速できない。 注意深い調査を通じて、この失敗は微調整中のオフラインデータとオンラインデータの分散シフトによるものと考えられる。 この問題に対処し,オフラインデータを効果的に活用するために,<emph{i)} 体験リハーサルと<emph{ii)} 実行ガイダンスという2つの重要な手法を提案する。 これらの修正により、非キュレートされたオフラインデータはRLのサンプル効率を大幅に改善する。 限られたサンプル予算の下では,72のビジュモータタスクにまたがるスクラッチベースラインを対象とし,アグリゲーションスコアが102.8 %向上した。 移動やロボット操作といった困難なタスクでは、オフラインデータを利用する従来の手法よりも十分なマージンで優れています。

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